Miércoles 28 de octubre de 2026 ·
GPT casero #35: creación del pipeline de inferencia con llama.cpp y el modelo Marin en preentrenamiento
Útil para
El autor lleva 31 días preentrenando su propio modelo tipo GPT, Marin, con un 80% de avance (36.800 de 45.541 pasos) y unos 19.300 millones de tokens. La tasa de aprendizaje empieza a decaer desde el paso 36.433, y la pérdida de evaluación baja muy despacio. Ha diseñado un módulo de orquestación, launch_ui, que aísla el motor de inferencia para poder cambiarlo sin rehacer el sistema, y ha probado la integración con un servidor simulado porque la GPU está ocupada.
Qué significa
Muestra cómo una persona puede montar un modelo de lenguaje propio y diseñarlo para cambiar de motor de inferencia sin reescribir la interfaz.
Fuentes originales
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